文献
J-GLOBAL ID:202002230160841223
整理番号:20A0375253
表面信号認識のための単一および複数特徴に基づくランダムフォレスト分類器の適応【JST・京大機械翻訳】
Adapting Random Forest Classifier Based on Single and Multiple Features for Surface Electromyography Signal Recognition
著者 (5件):
Zhou Tao
(Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences,Shenzhen,China)
,
Omisore Olatunji Mumini
(Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences,Shenzhen,China)
,
Du Wenjing
(Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences,Shenzhen,China)
,
Wang Lei
(Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences,Shenzhen,China)
,
Zhang Yuan
(School of Information Science and Engineering, University of Jinan,Jinan,China)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2019
号:
CISP-BMEI
ページ:
1-6
発行年:
2019年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)